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高效的ConvNeXt图像分类解决方案

图像分类 Huggingface 特征提取开源项目模型 Github ImageNet ConvNeXt 模型对比

ConvNeXt图像分类模型经过ImageNet-22k的预训练和ImageNet-1k的微调，以384x384分辨率高效执行分类任务。拥有88.6M参数和45.2 GMACs，支持图像分类、特征提取和图像嵌入等功能。适用于多种机器学习任务，其高分辨率处理能力使其在深度学习领域具有良好表现。

dit-base - 面向文档智能处理的自监督预训练图像Transformer模型

DiTGithubHuggingface图像编码开源项目文档分析文档图像转换器模型自监督预训练

DiT-base是一款基于Transformer架构的文档图像处理模型，通过在4200万份文档图像上进行自监督预训练而成。该模型运用掩码补全任务来学习图像的内部表示，可应用于文档分类、表格检测和版面分析等多种任务。DiT-base能够将文档图像编码为向量，为文档智能处理领域的各类应用奠定了基础。

mobilevit_xs.cvnets_in1k - MobileViT 轻量级通用移动友好的视觉Transformer

GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTtimm图像分类开源项目模型特征提取

MobileViT是一种轻量级视觉Transformer模型，专为移动设备设计。mobilevit_xs.cvnets_in1k版本在ImageNet-1k数据集上训练，仅有2.3M参数和1.1 GMACs计算量。该模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成等任务，平衡了性能和资源消耗。它融合了MobileNet的轻量化结构和Vision Transformer的强大特性，为资源受限环境提供了高效解决方案。

diffusion-classifier - 利用大规模文本到图像生成模型实现零样本分类

Diffusion ClassifierGithubICCV 2023Stable Diffusionzero-shot分类开源项目生成模型

本项目展示了如何利用大型文本图像生成模型如Stable Diffusion进行零样本分类，无需额外训练。该生成分类方法在多项基准测试中表现优越，超过其他扩散模型的知识提取方法。通过从ImageNet的类条件扩散模型中提取标准分类器，该模型即使在仅使用弱增强的情况下也表现出强大的分类性能和分布转移的稳健性。本研究推进了生成模型在下游任务中的应用，是对多模态组合推理能力的重要探索。

NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术

GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型

NExT-GPT，一个先进的多模态语言处理大型模型，支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技，提供代码和数据资源，可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成，同时能输出特定模态内容，满足多种输入与输出需求。

mobilevit-small - 高效轻量的移动端视觉转换器

GithubHuggingfaceImageNetMobileViT图像分类开源项目机器学习模型神经网络

MobileViT-small是一款轻量级视觉模型，在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型融合MobileNetV2结构和transformer块，实现高效全局图像处理。仅5.6M参数量，却在ImageNet上获得78.4%的top-1准确率。适用于移动设备的图像分类等任务，平衡了性能与效率。

swinv2-tiny-patch4-window16-256 - Swin Transformer v2：分层特征图构建的高效视觉模型

GithubHuggingfaceSwin Transformer v2图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉

Swin Transformer v2是一种改进的视觉模型，通过合并图像块构建分层特征图，适用于图像分类和密集识别任务。它采用局部窗口自注意力机制，实现了线性计算复杂度。模型引入残差后归一化、余弦注意力和对数间隔连续位置偏置等技术，提升训练稳定性和迁移能力。同时，利用SimMIM自监督预训练方法减少了对大量标记图像的依赖。

ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库

CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉

CVNets是一个计算机视觉库，支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型，包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强，支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型，并增强了蒸馏功能。

vit_base_patch16_clip_224.openai - CLIP：跨模态视觉语言理解模型

CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习

CLIP是OpenAI开发的视觉-语言预训练模型，在timm库中实现。它使用ViT-B/16 Transformer作为图像编码器，masked self-attention Transformer作为文本编码器，通过对比学习优化图像-文本对相似度。CLIP在零样本图像分类任务中展现出优秀的鲁棒性和泛化能力，但在细粒度分类和物体计数方面仍有局限。该模型主要面向AI研究人员，用于探索计算机视觉模型的能力和局限性。

Long-CLIP - CLIP模型长文本处理能力升级显著提升图像检索效果

AI模型CLIPGithubLong-CLIP开源项目文本-图像检索零样本分类

Long-CLIP项目将CLIP模型的最大输入长度从77扩展到248，大幅提升了长文本图像检索性能。在长标题文本-图像检索任务中，R@5指标提高20%；传统文本-图像检索提升6%。这一改进可直接应用于需要长文本处理能力的各类任务，为图像检索和生成领域带来显著进展。

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